11.27赢招商会议主要内容

参会人员：吴总、高德唯斯、赢商产品及商务

1、定价，包括初次购买价格及第二年复购价格
定价：初次购买：19.8万、续费价格：15万

核心功能模块：招商数据库、MZS、BI、线上培训知识库、（CRM待确定上线时间）
灵活收费及赠送模块：移动商管、移动商户端、POS
定价及权益表确定人：黄静、曾伟伟、王伟总

2、客户对云部署的顾虑如何解决

1）基于云部署的数据安全的保障：数据安全险，后续聘请安全策略公司进行测试
2）基于对我司了解客户数据导致的安全性顾虑：话术解释：该系统内目前无客流数据及CRM数据，项目方有所保留的主要是招商和销售数据，但该数据有大量公开渠道获得，并且招商人员也会对外讲，因此本身就有大量非系统手段获取的方法。而涉及机密的装补数据并不记录在系统内；标杆客户在使用该系统，也有利于打消客户疑虑
数据安全险的了解：曾伟、黄健总

3、实施部署及售后服务如何进行
1）需要有线上平台的培训课程，并且最终都要通过线上直播及培训的方式实现客户培训
2）先期可以有专人进行线下培训，但培训内容是售后教客户用直播+知识平台，梳理知识平台开发及客户培训的流程和方法
3）一定要进行线下培训的：以咨询顾问收费，即人天收费。
知识平台的开发计划规划：曾伟伟、田迪、黄健总

4、初期销售策略（客户优先度分级）

立标杆：基于关系好的客户先攻克几个标杆
第一优先级：拟开业项目：不分大小企业及项目规模，全部分析一遍。
第二优先级：存量项目：1）先对连锁型开发商都有系统，摸清楚；2）其他项目都可以跟进沟通（主要是本地的项目数量不多的企业）
按优先级现有将项目清单梳理出来并分配给各区域销售同事：黄静

12.15商管云商务同事的战略同步会

参会人员：吴总、产品及商务

商管云类比分析：

明源云多年来一直致力于房地产数字化转型，开发了较为全面的ERP解决方案和SaaS产品。截至2019年，明源云已直接及间接服务约4000名终端集团客户，包括近3000家房地产开发商。其中，明源云在2019年直接及间接服务99名百强地产开发商终端集团客户，于同年合共占其总收入的42%，而超过70家百强地产开发商曾使用其的软件解决方案超过五年。
按2019年的合约价值计，明源云已占有近25%的市场份额，而其中主要的两项产品ERP解决方案和SaaS产品分别占有25.1%和23.3%的市场份额，在行业中居于领先地位。根据弗洛斯特沙利文，明源云已成为中国房地产开发商的第一大软件解决方案提供商。
招股书显示，2017-2019年，实现营收5.79亿元、9.13亿元、12.64亿元，复合年增长率为47.7%；报告期内，净利润为0.73亿元、1.63亿元和 2.32亿元。2020年一季度，公司营收和净利润分别为2.54亿元、0.15亿元，分别同比增长30.3%、113.03%。
可以看出，营收的确有着逐年增高的趋势。这其中，SaaS业务收入在总营收的比例也在提升，但近年来作为明源云主要营收的仍然是ERP业务。
上述数据显示，2017年、2018年、2019年及于2019年及2020年第一季度，公司的ERP解决方案的收入分别为4.00亿元、5.84亿元、7.54亿元、1.17亿元及1.24亿元，分别占同期总营收约69%、63.9%、59.7%、60.0%及48.9%。
相对比ERP解决方案的持续增长以及对公司盈利的稳定贡献，自2014年新推出的SaaS业务反倒是处于持续亏损的局面。2017年至2019年度的净亏损分别是 0.51亿元、0.45亿元、0.41亿元，2020年一季度亏损0.077亿元，在很大程度拖了业绩的后腿。
对于SaaS的连年亏损，明源云表示，该等亏损是由于为带动SaaS产品的开发、技术支持、营销等作出的投资。也有业内人士表示，SaaS公司一般从投入到真正实现盈利的时间需要5-10年。如此来看，后期赢利还需等上多久并不确定。
赢商网要打造的就是零售商业业务数据化。通过明源我们得到的启事是：1）信息化和数据化已经在住宅领域得到了认同，商业地产相对于住宅有些落后，但同样可以推行；2）SaaS是未来发展主流，其增长速度非常快，并且续费率达到40%以上，续费率高。

与竞品对比分析

现有的竞品ERP相比的优势是：都是对内的数据报表，进行内部管理数据化，对于执行者而言对于效率提升以及工作主动性上并无帮助
赢商ERP的优势是：（数据、算法、工具）1.不仅有报表，而且将报表的可视化程度更强；2.加强了对投拓、招商、研策人员等业务层人员的赋能，提升了使用的积极性。比如对市场的分析能力：周边环境、商圈分析、标杆学习、品牌分析等；以及数据决策能力：该招谁、调整谁、如何组合

公司战略规划

从咨询平台进行客户触达和覆盖-业务数据化过度（特别是商管云系统）-交易撮合：互联网方式提升空铺去化效率
商管云系统是这个业务数据化过渡环节中的重要一环：一方面能保证产品的持续使用和续费，提升市场占有率和反复沟通成本，另一方面是从原本的招商环节，切入到运营期，则更近距离接触交易环节，了解客户空铺信息。从而保证交易撮合的推进。
实现路径：短时间内实现30个标杆项目的落地——解决客户信任问题；打破客户对SAAS 产品的顾虑问题以及对于数据安全问题的顾虑——产品功能和话术答疑；原则是：品牌库不单独销售，必须是整个商管云系统一并销售。

2021.2.19数据治理会议要点

参会人员：吴总、张斌、曾伟伟、王一乐、黄松、黄静、卢韵诗、陈巧明、廖杰、付庆荣
一、数据部工作边界：
数据部负责数据定义、数据边界、质量保障、数据存储、数据源详细说明以及数据安全；并负责给业务部门完成数据挖掘场景需要的底层数据提供工作。
二、数据挖掘配合工作：
（1）数据采集/采购：
——数据部牵头执行产品级（云商管、城市商业地图、赢在选址等系统产品）以及内容团队核心系列专题（比如赢商百强榜、购物中心景气指数等）的数据采集及数据验证；
——开发商端的定制咨询团队/品牌数据服务团队牵头执行定制类服务（城市商业地图线下报告、项目定位和市场调研等；赢在选址线下报告）的数据采购及验证，数据部参与数据采购，需要了解数据说明，补充共用数据维度，并整理和存储及归档数据。
注：由业务部门发起的数据采购申请单需要有数据部相关负责同事的签字，方可进入后续的采购流程。
（2）数据挖掘：
——数据部负责数据质与量及数据边界说明，以及数据采集时间评估；
——业务部门（产品团队、内容团队、咨询团队）基于数据源之上提出算法模型及维度需求，并统筹项目组完成测算过程及结果验证。
三、待完成工作：现有的未启动的数据挖掘优先级排序
周六（20号）：基于业务部门基于明确的或则优先级高的指数进行模型评估和维度需求提炼;
周二（23号）：由数据部进行数据源及数据质量说明进行时间周期评估；
周四（25号）：共同完成数据挖掘优先级排序，并形成数据采集及数据挖掘的时间计划表。

2021.2.25数据挖掘工作计划推进

基于上周工作计划，本周四完成工作并做如下工作内容留底：
一、基于业务需求的紧迫性、数据模型的完善程度，以及数据处理的难易程度考虑，目前数据部对业务需求的梳理情况如下：
1.优先：城市商业地图的数据需求
2.待定：赢在选址、景气指数、商管公司排名等需求待业务部门确认后再做排期；
3.持续建设：内容选题所需数据

二、基于城市商业地图相关数据模型对应的数据建设工作排期情况如下：
1、现有数据需要标准化处理的，排了处理完成可用的时间；
2、已有渠道路径及样本数据，排了清洗完样本数据给到业务方评估该渠道数据是否可用的时间；
3、暂无渠道路径的数据，排了评估当前建设可行性的时间；
4、由地信团队当前正在建设的部分，暂无时间表，数据部将跟进相关成果时间。
三、详细情况见下表：
城市地图业务需求数据工作排期20210224.xlsx

2021.3.1工作流程梳理：

1.数据经理：提供主数据的表头范本以及数据类型
2.产品经理：基于表头进行涉及数据勾选和数据补充
3.研发经理：提供字段以及数据表格来源
4.数据经理：做最后的总表的汇总核实

2021.3.1盛景*赢商沟通会主要内容

背景：
产业互联网是基于互联网技术和生态，对各个垂直产业的产业链和内部的价值链进行重塑和改造，从而形成的互联网生态和形态。
http://www.360doc.com/content/19/0113/00/52791129_808478306.shtml
共同课题：
用线上直播的形式销售购物中心“超级会员卡”，共同探索商业地产行业的产业互联模式
盛景待准备内容：
1.“超级会员卡”的产品概述，以及对“示范商场”有哪些价值
2. “超级会员卡”对消费者的权益，以及对商户端的价值
3.该项目的推进，需要商场做什么支持和配合。
赢商待推进事项：
1.寻找并模式复制的创新标杆，暂定深圳壹方城
2.推进双方高层沟通探索

2021.3.18数据部核心工作梳理

一、数据部工作的感性理解

1.数据建设及输出：基于工人需求的紧迫性和优先级制造或采买工具
（1）数据建设：基于工人需求的紧迫性和优先级制造或采买工具
（2）数据定义：对建设的每个工具用途和能力做说明；
（3）数据成果输出：通过工具的建造整体情况和使用需求反馈，做工具的评价体系/工厂和工人的预测及预警
2.数据治理：把工具搬进统一的仓库，设门禁，并分门别类放到工具箱，做好引导说明，便于工人使用
（1）数据存储：把各种工具箱搬进房子，大家可以到房间拿工具。
（2）数据中台：将箱子摆放位置、说明、每个箱子的工具配置等，便于使用者方便快捷准确找到工具
（3）数据存储安全：做门禁和进出规则/规范工具箱和工具的领出规则（如工具箱领出门之后的安全问题，由相关的工人负责）

二、数据建设和数据输出：

1.数据建设：优先级和数据源拓展

目标：
批量数据的建设，以及建设的优先级判定以及用技术手段实现数据建设的效率提升
主要执行者：
李画：汇总业务需求，批量建设数据并对数据来源及标准、定义；数据采购的拓展和跟进
钟敏：探索业务场景需求和数据关联，用技术手段实现数据建设的效率提升，包括但不限于采集和清洗数据的规则优化，以及二级指标的算法模型建设
1.业务所需数据建设优先级确定流程：
工作步骤：
1）锁定产品部门：赢在选址/及咨询：倪静 商业地图/市场监测：韵诗；项目景气指数：安琪；商圈-：洪玉贵 室内地图-租金定价-TI：家琛 巧明/庆容：品牌榜单/项目榜单——李画/钟敏
2）梳理所需要的数据：数据需求和数据合并同类项——李画
3）数据获取渠道和资源配置（人天）：用人力和技术方式评估数据获取时间和人力情况——李画/钟敏
4）数据建设的优先级排序——仲文佳张斌王一乐和各业务部门共同评估
5）基于数据及二级指标建设优先级，做分配资源及落实：采购、爬取、踩盘、自建、联合项目组等——李画/钟敏
6）团队人员和资源配置——仲文佳、曾伟伟、王一乐
数据建设优先级判断原则（针对4）：
——基于产品的价值、这个数据/指数对于产品的价值/数据获取难度/成本评估/通用性；
——对于没有但有价值的数据：数据部协助找到数据源或替代方案——采购、算法模型、爬取、踩盘等；
——对于已建设但价值不大的数据：停止建设或则减少人力投入

2.针对定制需求的数据建设流程：
1）业务部门提出爬取的定制需求
2）算法团队做数据爬取/清洗方案及工作流评估

2.数据定义及成果输出：定义、使用规范、研究成果

目标：
基于定义、流程和标准设置，实现数据传播口径一致性和标准化；并基于现有数据形成研究成果做行业趋势、发展空间及分享预判
主要执行者：
张斌、仲文佳、待招品牌研究员、内容团队（行研、云智库）
工作内容：
传播规范：仲文佳、张斌标准定义及场所端研究成果：张斌
标准定义及场所端研究成果、指标/模型的价值传播：张斌、钟敏/待招场所端研究员
品牌端研究成果、指标/模型的价值传播：行研团队、待招品牌研究员/钟敏

二、数据治理：

（一）数据治理的目标：数据存储和为业务部门提效
目标：
对现有数据做好存储规范和流程标准，并尽量以数据中台提升业务部门的数据使用准确率和工作效率，以及快速数据纠错
主要执行者：
张斌/李画/宗敏：基于现有的批量数据，提出在对数据治理的需求
黄松：最大限度地以技术方式实现数据治理，提升业务使用者的工作效率和准确率，并对需人工建设部分提供标准和规则
（二）数据治理的步骤：
1.所有产品层面的库内主要数据和采购数据、指数等汇总并标注数据来源
2.对字段界定做核实，核准源头是否有误，合并同类项，剔除非必要数据
3.对所有的数据作名词界定，并对于取数规则做触发优先级（以开业字段为例，数据源用哪个，数据有不同采信哪个，什么情况下出发用别的）
4.因业务场景需要，对现有项目/品牌数据形成更多二级指标（打标签）
5.对各业务部门形成的标准成果都及时上线，并做好封装和更新
6.基于数据的不同使用场景，做好数据分类和规划，便于数据查询索引
7.对于数据字段/源头调整，以及数据错误，能迅速找到问题源（数据出错、数据调取源头出错、算法模型出错等），并及时纠错

三、数据存储安全：数据安全

数据资产盘点安全

产品内数据安全

3.22云商管产品计划会

吴总、仲文佳、黄静、曾伟伟；技术：权方；产品：田迪；数据：斌哥、周娜；

店铺预警模型
商户贡献评价——从租金、客流、销售、坪效、租决完成率
可视化室内地图
品牌推荐模型

城市商业地图叠加到云商管系统，运营预警系统或者商铺分析系统、市场分析系统（客户数据+城市商业地图数据）等，形成1个或者多个大的功能模块（产品）：收费

对于新项目上招商库，运营阶段的预警系统。形成赢商与别的产品的功能区别，与竞品区别，同时有利于收费（增加城市商业地图数据的收费能力），再者对于有ERP的客户，则可以以这个模块单独上线，逐步替换。

换掉友商的解决方案

数猎天下：接下来要提出要求，优化产品，

3.26数据治理开工会

数据变动问题：
原始层 加工层 应用层

明源云的PAAS低代码开发

大方向需求：
从零到一，到谨慎，不要反复；时间可以慢一点；
技术开发手段审慎；不能太过影响业务部门的工作，流程简单；
全力支持：对中台上业务部门有固定的人对接，头要知道时间节点

具体问题：
1.同一个品牌门店数据 在云商管的开关店门店和赢在选址上需要的数据精度需求不同
2.同步更新数据信息到中台，而非人为变动的智能化机制

百思空间

优势：
客户采购原因：预算和租决、租金计算更全面、业财一体

站在集团管控角度建立管控系统
打通到了财务软件，但解决两套账问题，其中一条线是财务手工录入，但百思空间可以两条线都线上完成
保障前面收入录入，财务的收入确认同步变更
两个模块是竞品没有的：
给第三方的招商佣金的场景：
返租模式：固定返祖和委托代管

商户目标定销售额预警
公司的优势：
1.资管视角和集团视角、业主视角

深度不够，从经营层面的角度很细了，但没有站在集团管控角度集成下公司层面的核心关注点
2.相比竞争对手，在业务理解深度更有优势：业务能力和系统能力的结合
考虑的多些，给到最优方法

3.灵活性强，可以按定制/标准/SaaS/私有化的选择方式

成员以前是甲骨文的员工，有些是合作伙伴，服务

全面预算的体系

软件开发 是主营收入， 标准化实施；
标准类的，开发工作量不大，以升级迭代为主：从运营阶段的招商-签约-结算都是可以标准化的；
定制和创新性内容需要开发

百思空间多物业类型服务，在不同领域有不同竞争对手。
2015年开发
2019标准化，章总加入
2020叶总加入，股份最大，购物中心受影响最大

人工成本，70-80人，人均一万多，一年1200万
差旅成本，
服务器成本：一年几十万而已

如果走标准化，一个顾问能支持4-5个项目，目标是标准品，
标准产品税前利润30-50%
定制的收支持平
标准和定制，分别占比50%

资金需求量：
一年垫资，100-200万；如业务扩大，需要资金和资源

标准
4个月实施，收款从合同到结款 100万金额
首付款20-30%；第二笔上线前：集成测试款20-30%；第三笔验收款:20-30%；尾款：一年后，招投标3-6个月

2021.4.3季度经营会议

华南-深圳-何玮
市场特征：1）数字化意识较强，但主要需求在私有化部署。且会员系统普及率高。2）云商管总费用针对两个项目的，费用在50万/年，
材料需求：对方有会员系统，我们怎么跟进，这个话术没有到位。MI延期和续费的问题，服务开始的时间是哪一天？一个嬴智销售分配几个区。
发展机会：城市商业地图、云商管单项目版、即将到期的有会员系统的客户突破
嬴智回应：1）过往服务开始时间，以客户意愿为准；2）现在合同做了调整；3）人力招聘增加。
吴总：筹开项目多少，多少家在跟进，多少家已签约——何玮补充
周斌总：1）人员到岗问题，销售、商务人员。4月份人员必须招到；2）客户覆盖度问题，3万方以上购物中心必须全覆盖（知道、认识、了解），销区并没有实际上并没有如自己所说的那么了解。

华南-广州-李文生
覆盖率：做播种-市场覆盖达标，按照市场覆盖进行初步意向、准意向、长期跟进、无意向的客户阶段划分。4月份开始将不同阶段的客户向前更进一步。
回应：云商管有亮点，但对ERP实力和业才一体化有一些担忧（对业才一体化提出需求的有多少个，到底这个任务是否是真需求，以及产品开发的优先级不好确定）。
数据类疑问：1）同事有接触到的，但库里没有的是什么原因？2）现场沙龙（新区拓客）新增意向客户7家，怎么理解为新增意向？——王薇
云商管的推广策略铺排：广告植入，以及资源赠送方式。
闪购推广策略-突出运营指导的服务和策略
吴总：到底见到多少客户，筹开的多少，成交率多少，意向客户多少，分别对哪些不满意——文生

华南-品牌-苏丹丹
数据类疑问：如何看待连锁品牌，多少算连锁，什么样界定的算区域连锁品牌？成熟品牌和新兴品牌的标准是什么？——丹丹/丹霞
客户测试数据的有效性
吴总/周总：先开意识：让客户意识到渠道转型的重要性；让客户意识到往渠道转型方式的重要性；然后再是将功能和实现效果。
周总：品牌端客户画像，我们自己对自己客户画像的认知程度不高；
周总：对照一季度工作计划，对现有的产品开发/招聘计划等做对比——韦

华东-品牌-丹霞
4月餐饮活动：餐饮渠道布局中的数字化价值——演讲内容
餐饮版本的赢在选址强化
赢商餐饮数据化大学
赢在选址产品的外部背书

华东-尹林峰：
用什么方法说服客户，赢商做ERP是有成熟的能力？
开发成本和迭代费用不需要，力度也还可以
数智大学的落地情况跟进

周总：销区负责人对产品的认知不足；影响对市场的判断、人的判断、产品的判断——销区
区域人手没到位，要及时到位——朱总
市场捷报： 重点客户/重点产品案例合作分享（做海报，做市场信息同步——韦

华东-马勇：
集团客户的轻资产输出，这些集团客户可以向开发商建议做云商管采购
李晓璇
对山东而言，品牌库的优势不明显，对看板的认知不高；以及没有服务人员跟进到位
4.30，与青岛政府联合做的沙龙

华北-卫芃：
4.8：天津
4.15：北京
4.20：太原
6月中上旬：东北 中国商业发展论坛

周总：1.MI的回款问题和续约问题的沟通和梳理：2.售前、售后、销售同事的配合关系；3.华北签约产品数量，回款数量，客户反馈情况，什么样的客户的反馈问题。基于此做总体分析，而非进行个案。
产品到期了就应该付款，没付款是什么原因？
吴总：做的最好/做的最好的地方作为季度开会的场地选择

西北-唐彬：
签约客户跟进，多与客户沟通产品使用情况，以及销售情况。
5月份商办的盘活的活动
产品建议：1.第二年续费的功能模块做选项是否可行？；2.产品演示的时候 建筑面积和实用面积的大小问题-数据部上是否存在这个问题，核实一遍；3.西安某项目的开关店数据：海底捞开关店数据错误（没关店却显示关店）。
反思：发现的数据问题，一种是真的是数据录入问题（数据问题），一种是数据调取的问题（技术问题）。如何数据问题，如何快速地辨别哪里出现这个问题？流程：商务和销售同事见客前提前过一遍，再反馈给数据或产品；产品研发的奖惩措施：每个环节对应责任人。

西南-周旭：
贵州的市场突破

福建-范兴坡：
商务和销售对接客户的时候，谁说的算？

华中-李耒：
定制咨询，成交金额高，客户有需求，即便没利润也要做客户维系，保持合作粘性。
总部新媒体要给区域的赋能是哪些？

从关系一般的客户入手。
工作流转的滞胀。
哪个同事都有这个问题，到底怎么做才能不滞胀？

周总：竞品的月度信息监测和梳理（总体）——曾伟伟

云南-方娟：
目前问题：现在没有形成整体解决方案，而是单独产品线做沟通

嬴智-朱智：
回款问题：原本是产品团队催款，但产品同事以专家身份介入时，再摧回款上，需要销区配合来搞定；商务和销区沟通配合。
招聘问题：人员招聘不到位。现有销售是原来公司的一倍以上。招多少人合适？MI配置12个，云商管配置15个。面临的现实问题：不是每一次见客都需要带售前，需要更多销售再挖掘销售线索的时候搞定关系以及意向沟通。所以需要区域间抢商务资源，商务优先支持那些明确商机，做商机转化。
区域打法：新的产品需要销区的了解和学习。给客户讲数智化升级，其中就是组织升级，而我们自己也需要。只有足够了解产品，才能更好地形成解决方案。
商机挖掘够了，才有可能完成目标转化。
为什么做筹开项目，别的项目不重要吗？筹开项目是阶段性战役，是三四月份的重点客户，是需要定向目标地摸排，摸排完才知道下一步策略，成交多少不是这个阶段的事情（摸排的目的是从1100个中找出会开业的700个，并且其中的一部分有产品采购意愿的客户找出来）。但不是说别的项目不重要，而是这个阶段做这个事，下阶段才是存量项目的推进策略。
第一阶段是筹开（3-4）；第二阶段是集团（5-6），如果第一阶段的转化率都不够高，那集团项目的推进难度更大。所以第一阶段的积累很重要。

看竞品优势，是为了防守；看对方劣势，是为了我们进攻。所以了解我们优势和对方劣势是非常重要的，是进攻策略。
老玩家：
京东数科猫酷的打法：我们的区别是设计逻辑和使用者。传统的会员系统是给商管人员的，而我们是站在商管角度给商户设计的。会员系统过去了，营销平台才是未来。强化运营效果，并不是说我们做的，而是我们进行了这样的产品设计，而是商户自主完成的。这是我们的赛道，在这个赛道我们赢得概率很大。如果被拉到对方赛道，我们赢得概率就低了。
猫酷是京东的了，不太会为购物中心未来做考虑，他的任务是推进京东白条。京东接下来的机会变革在支付上。之前的微信/支付宝支付是通过POS实现的，而且商场的积分很多余，没办法实现抵扣。但商场和商户实际上是联合经营的，所以我们跟微信共同开发的支付功能，即支付后实现积分抵扣、付费、积分、优惠折扣等（咋实现的？）

新玩家：
微盟收了海鼎：也就是现在的竞争不只是ERP竞争，也有商家营销系统。微盟代理腾讯广告。产品适配购物中心的产品下半年出来。有2个月窗口期。
明源云+沃享：以明源的姿态进入购物中心。明源以前做大系统，团队底座很强，做系统架构的能力很强，对沃享助力很大，并且头部客户的关系很深厚，覆盖面也 广。第一阶段的打法是头部客户专项小组。短期内和对方交错开，我们再谈筹开期。所以短期内有窗口期。做头部客户的原因在于目前沃享产品比较烂，所以在做头部客户时做定制开发，而同时进行沃享产品的重新梳理。

数字化转型过程中，对于区域/省的负责人而言都需要躬身入局。

吴总：区域用定性的分析偏多、产品用定量的分析偏多，双方用同一个衡量标准下，才能达成一致。以后会议要形成统一的模板和汇报口径。——韦总

云商管商务-黄静：
项目底表排查
面客信息收集表
低线机城市的媒体优势推进
嬴智、云商管互相培训
云商管完成目标：100个
定制咨询：不要做

城市商业地图，系统20万，报告26万/城

吴总/周总：客户摸底表必须填写，与区域负责人沟通确定怎么填写，有惩罚机制——老韦
每个客户不做摸底表的，都统计给周总——黄静
商户互训，嬴智和云商管互训——黄静、朱智

选址产品商务-一乐：
需求：
客户摸底表，有利于商务沟通推进
CRM上的赋能以及跟进情况的反馈，并将优先级同步上去，有利于客户推进
从意向到转化大概在22%
推广：沙龙-海报-区域活动
从媒体和内容影响客户

产品端：
开店100家以上的连锁品牌：
街铺选址可做；九牧王
室内地图，看对面的门店门面、人数（VR厂商-踩盘）

资源整合：
荣泽科技：店铺资产管理
万店掌：店铺运营管理
外部资源整合好。从选址到运营延申。（从一个领先优势切入，再往后端切）
数据合作：客户交互数据（每个店铺每个月的实际经营金额）（每个店铺甚至货架的客流）

周二进行人员结构调整，进行组织架构梳理，以及人员工作盘点；并进行工作总结的周度汇报

吴总：对这个类型选址产品方向不够清楚，而云商管从2016到2021年用了几年时间才确定了需求和产品方向；品牌销售同事广泛接触客户，了解客户需求来印证判断；地信团队-商圈研究卓有成效。

互动营销-何媚：
周总：1.用赢商网作为抬头，不是赢商tech，2.百强榜放中城商业研究院 3. 拟开业项目改为筹开 展览开始筹备，4.主题（名字很重要，要覆盖多客群）、5.推广（媒体推广）、6.展区（参与方：购物中心、零售品牌-连锁加盟放进来、商业美陈、配套服务）、7.招聘展览的项目经理（从事过中型规模的项目经理），8.开始做计划-人力、场地规划

新媒体-巧明：
1.数据部的内容输出：对云智库内容补充内容，以及对云智库发稿内容进行数据建设的总结
2.景气指数/商管榜单的算法工程师都纳入到数据部。不纳入的原则：1.业务线内的，与客户/产品密切联系，对客户需求理解需要不断深入加强；2.持续性进行产品优化支持。除此以外的都需要纳入数据部。

Q3数据部沟通事项：
解决了哪些数据问题：数据准确度、数据量、
进行了什么调整：团队架构、数据输出、数据培训、供应商沟通、算法模型、数据中台
做了什么规划

数据出错的责任人快速反馈机制

吴总：云商管和闪购产品和赢在选址的视频做对话——洁莹、产品负责人

赢才商学院-罗丽
公开课、内训、线上课、代理合作课程
如果发现客户很丰富，邀请成为讲师，课酬，或者作为服务商的话也是主要资源来源

曼妍-市场部
目标：品牌升级、品牌标准、品牌知晓、品牌赋能
阶段性成果：
新LOGO是不是平衡的判断是否定稿LOGO
t字母全是小写
LOGO的解释：箭头代表引领；数字1会代表头部玩家；T代表科技；
行业峰会用LOGO，如果是赢商网传统活动用赢商网LOGO
输出标准：模板标准版。以及个性化需求归口曼妍。形成统一输出口径
海报模板：

4.21费杰总培训：如何做产品经理

窗口期有限，要快试。快生产

先卖方案和公司品牌，给第一批行业客户，（让利），得到认同后在交付产品和打磨产品
你在面向客户的时候，有没有产品没关系，但要有市场的分析和产品的定位和产品的解决方案。成立小组，以demo的形式呈现验证市场
比如明源：方案是针对客户自己的，demo中以客户的LOGO和文案及内容代入感。然后报价，最后形成产品
所见即所得
窗口期有限，要快试。快生产。

核心销售是人际关系和客情

产品经理做的是人性：
toB的产品就是把屏幕搞好，让领导（客户）想看的的都在屏幕上呈现，产品就成功了。管人、管安全、管异常、
客户只有预算概念，是预算内还是外，但对于具体的金额没有概念。
产品经理要介入到一线，了解客户真实需求。这是产品经理的关键，不是需求接收的机器人。是否是把大量时间做了不是最需要的事情上？

从痛点切入，解决高层以及底层的需求

统治诉求：领导需求：大屏解决老板的需求问题——什么方向下能到到什么目标
汇报诉求：中层需求：报方案向上提报，照老板需求协助中层报方案：如何创收、如何降本增效
操作诉求：底层需求：别给我带来麻烦——产品好用，帮助基层解决数据录入是个核心问题

客户都有依赖路径，建立新的依赖路径的而体系，是产品需要解决的东西
认知不会轻易改变，所以从痛点切入，而非从概念切入。按照客户场景去讲述他的痛点，以及产品解决了什么
认知盲从和跟随，
释放存量里的价值不对称区间

抄袭没有问题，要考虑被抄袭者的背后资源和土壤

要考虑被抄袭者的背后资源和土壤，要考虑自身情况，不可能抄袭得一模一样，最高的境界是超越。
产品是个介质，配合运营策略做组合，产品并不一定是绝对因素。
产品经理做下产业图谱得研究：我们是在卖的是能卖的ERP，还是好用的ERP
了解对方的迭代轨迹
主打哪些功能-核心心智打造的演变
最愉悦的功能/流程是什么

研究竞品的方法

以招聘网站分析竞品的招聘什么人，判断这个企业需要什么人说明方向在哪，以及现在的短板在哪；找在这个公司工作过的人面试，了解内幕
大小公司都有各自优点缺点
产业方法论的研究
成本结构分析，毛利润分析

4.25与吴总/斌哥讨论轻资产

轻资产是个伪命题，他的产生是基于开发商想要研究不同商业地产企业的开发模式，以作为自己发展模式的借鉴。投资机构关注的是不同企业在项目中的运营服务能力

因此做项目的轻资产标签，想要判定委托管理/顾问/整租/品牌授权等几种合作方式，应该是是反向做企业的股权/经营权/所有权的比例关系
——经营权和所有权是否分离，两者是否存在关联关系？是否属于同一个大股东？
——是否是地产属性的大股东，本身没有意义？
非业主方自营的项目/非持有方自营的项目这个说法是否严谨？

反问：如果以后万达都是输出服务，他是轻资产了呢？汉博是不是轻资产公司？爱琴海如果只输出服务没有露出名字或者露出名字没有输出服务呢？原本开发的项目后续rettce资产化后，他还是开发公司吗？

从商管公司入手，向上寻找大股东的关系，向下寻找和项目公司的关系。
方式：天眼查

数据说明-李画

数据说明的人员培训，作为一项考核指标
内容同事、咨询同事、产品同事、行研团队的考核培训和考核，每季度一次

城市商业线级的应用的推广

将说明文档形成纸质版，每人一本，其中最常问到底问题汇总

采购经理要有成本评估方式给到各业务部门

统计公报和统计年鉴的关系？？？年鉴一般到第二年初才会有上一年的数据。相对滞后，但是更准。城市级统计年鉴待建设

平时宣传推广用盯盘数据以及邮件；定制咨询的可以用BI
土地数据只能到城市地块，不能实现按照企业收并购的分析以及商圈内的土地分析

影院票房，到城市票房概况，去不到区域票房

商业成熟度、商业活跃度指数和商业线级的区别和关系，待完善

商圈划定偏人工，建设及更新数量相对主观和滞后

各业态门店和外卖的关联性分析，待完善

客流数据：没有去重处理，不影响客流趋势对比。商圈客流没去重，项目客流去重了。

写字楼数据：城市和行政区是有平均租金推算，没有到具体项目的租金颗粒度，主要是核心城市的数据，并非全部数据，并且没有写字楼的评级。。该数据待完善。

地铁站：运营中的地铁站按照季度更新，新增/待建的需要年度更新
拟开业时间：今年增加了待开业项目的监控

特殊开业状态备注：对于非正常运营状态的进行标识

开发商所属集团和运营商所属集团的区别？？？

项目档次和档次指数，重新评估后更新，待完善

高德月均客流：包括塔楼上面的人群和地铁站人群，赢商通过专家法做的去重和优化处理。
覆盖率不是固定比率的，90%的移动设备都用到高德的定位服务的，只有青少年的覆盖率相对薄弱些。20-40几岁的主流客群覆盖相对准备。。2.4一个标签

活跃人口总量和常住人口的区别？？？活跃地可能是工作地可能是居住地。常住人口指的是居住地。

资产等级的说法，高德解释是机器学习，不便于客户解释，赢商自行形成一个解释说法，待完善

高德新老接口数据：客流数据上，老接口客流更符合认知；新老接口评估报告待完善

常见数据问题提炼的汇总——李画，详细解释见说明表的多少页*

常见数据标准汇总

2021.5.10赢商tech*中商联合作探讨的会议纪要

【会面日期及地点】
l2021年5月10日（周一）12:00-15:30，赢商总部办公室，广州市天河区金穗路汇美大厦21层
【中商联与会人员】
l张丽君，中国商业联合会副会长
l王京红，中国商业联合会副秘书长兼行业发展部部长
【赢商与会人员】
l吴传鲲，赢商tech董事长
l仲文佳，赢商tech董事长助理
l陈安琪，赢商tech商业地产分析师（指数分析板块负责人）
l卫芃，赢商tech华北区域公司总经理
【会议沟通相关议题】
议题1：商业地产相关行业标准输出
合作方向：赢商梳理现有购物中心相关定义/标准/模型算法，由中商联协助推进团体标准的申报。
沟通结论和推进方向：优先推进购物中心选址所需的数据指标，有利于政府避免商业用土批复时的依据不足和主观误判情况发生。另外可推进的标准包括商圈划定标准/首店等
赢商对接人：卫芃；中商联对接人：由张丽君会长推进对接标准部
议题2：中国零售商业大会合作
合作方向：1）基于本年度的中国零售商业大会，在赢商网平台进行该活动的内容传播。2）基于该活动，赢商每年进行一次主题报告演讲，报告内容涵盖年度总结及趋势预测；3）基于本次活动，进行购物中心专项论坛规划，可以与赢商的区域活动结合（本次零售商业大会在西安）。
沟通结论和推进方向：1-2两项现场确认无问题；第3点由卫芃牵头让协会与西安分站沟通确定可行性。
赢商对接人：卫芃；中商联对接人：王京红副秘书长
议题3：购物中心景气指数和零售指数合作方式
合作方向：购物中心景气指数，由赢商主导完成，中商联作为“联合发起单位”共同推进该指数的推广宣传。中商联在进行的中国零售指数，赢商作为“技术支持单”位参与与购物中心等相关数据及指数模型搭建。
沟通结论和推进方向：卫芃针对景气指数的合作形成协议与张会长沟通确认；基于协会的零售指数进展情况，安排赢商行研团队安琪参与。
赢商对接人：卫芃；中商联对接人：张丽君会长

6.11基于知识文档协作及管理的工具选型

1.方案确定：飞书
经过昨天与朱智/伟伟/一乐的沟通，以及围绕着组织管理权限设置/过程文档的协作/文档插件的丰富度/误删文件的追溯/项目协作等几个需求综合评估后，确定用飞书。
2.不用钉钉的原因：
1）过程文档协作功能不强大，无对组织成员的提醒功能；2）文档插件的丰富度不够，产品/算法等同事对于插件多样性需求相对较高。
3.开展计划：
因钉钉是目前公司使用的重要工具，不可能迁移；而涉及很多过程协作以及知识成果保密的问题也主要是在数据相关团队。
因此飞书只在IT开发部/数据部/零售品牌事业部/云商管事业部/智慧零售及数据事业部使用。定稿文档也同步到钉盘便于大家下载。
14-15号（下周一至周二）：各部门负责人整理和汇总对飞书的问题以及功能需求，汇总给春霞。
16号（下周三）一乐团队的春霞同学会给同事们先做该工具的培训和普及。
23号（下下周三）前，仲文佳与各以上各部门负责人沟通确定执行计划。

2011.7.4季度经营会议

吴总：
1.赢商大数据作为独立于数据产品单独进行推广，赢商大数据是数据实力、规模和数据能力、数据生态关系等进行推广
2.数据产品成为专业化产品；更希望成为生态平台。但前提是产品卖到一定数据量，能完成成本覆盖。
3.销售组织更新：区域公司的定位是：媒体销售+客户运营（流量运营：覆盖量+客户粘性+转销售线索）。从而保证不同产品团队及商务团队加入后可以保证产品销售和市场推进。商务售前团队：成交产品（考核成交率）
后续与不同产品线加入，从数据建设角度需要加入更多的
商务售前团队和区域销售团队都不够成熟
4.筹开项目推进要实现打法确定（如果咱们艰难，那竞品面临的挑战更大）。后续是已开业项目的ERP替代将更换有挑战性。
5.客户覆盖-有效商机-重点客户-成交转化。通过数据来分析各区域市场完成度，首先要保证客户覆盖要，然后基于此进行后续客户转化。

费总-合肥
品牌资源问题：区域级别地的，连锁品牌拓展不到当地，对当地区域性品牌需求。
尹总：有效跟进客户是指什么？跟进到决策人的级别的算作有效跟进客户，还是另外有别的定义。

黄静/曾伟伟：在正确赛道上，与竞品进行ERP上的竞争，目前弱势在于稳定性——案例来体现。

近两日经营会议上，大家反馈库内很多“无效项目”， 以及库内未覆盖的“新增项目” ，为了保证这些项目信息都毫无遗漏地更新到数据库内。现在进行如下规范：

各位销区负责人：
针对区域市场“无效项目”、“表外新增项目”数据更正机制如下：
1.为了后续在进行区域市场空间预估时，有更准确的市场数据。所以希望各区域能近期完成市场摸底的同时，能对所有摸底项目备注下如下信息：
1）如是无效项目，请备注项目无效情况类型（包括烂尾或停工/项目不存在/住宅底商/以销售为主/项目性质变更等原因）；2）如是表外新增项目，请补充项目的基础信息（项目名称/项目类型/项目商业建筑面积/开业时间/联系人及联系方式/运营商名称/运营商所属集团）；3）如库内项目信息错误的，则请备注下正确信息，并作下标识。
2.对接流程如下：各销区将每周更新的市场摸底情况汇总给所属区域的云商管商务同事，由云商管商务同事进行各省市表格规范处理和整合，同步给数据部，进行库内项目更新。

各位商务售前同事：
商务团队每周更新区域市场推进摸底表，并同步给数据部：
商务售前同事，每周收集区域各省份的市场摸底情况，并基于摸底表范本进行信息规范填写，并将信息同步到群内的数据部宁祥，由宁祥统一入库。有如下注意事项：
1.表格中商机栏目中，设定清楚无效商机对应的无效原因。比如：无效项目-项目不存在/无效项目-住宅底商/无效项目-项目烂尾或停工/无效项目-以销售为主/无效项目-项目性质变更等，如有其他无效项目都备注下。
2.针对现有项目信息有错误或更新的请备注：比如：项目更名/多项目名称指向同一个项目/项目开业时间调整/项目商业建筑面积修正等，请在对应位置标识绿色块，并在批注内进行对应调整。
3.库内没有的新增项目，则单独列意一项“表外新增客户”，重点补充：项目名称、项目类型、商业建筑面积、开业时间、联系人及联系方式、运营商名称、运营商所属集团。
4.基于以上变更，请在表格末尾增加一列【更新时间】，以保证数据部不遗漏更新项目信息。

季度会议中和数据部相关的工作

一、业绩指标及项目有效性的评估方法
1.提前进行区域业绩预估指标有效项目评定模型的设置：
城市——商业分级分类；
项目——开业时间拖延程度、可排除的集团项目（比如万达）、停工烂尾项目；
城市商业集中度——分站覆盖范围以及对应的城市商业集中情况；
项目规模——三万方以上购物中心/五万方以上项目/十万方以上项目的比重
2.购物中心的跟进状态，与CRM对应的格式一致，便于线下导出时候更新上传：后台结构与CRM的字段结合方式
3.基于分站的数据进行无效项目数据的更新，在后台数据中是否有相应的字段备注？
西北姚岚，已提供；有效覆盖50%？？
尹总已告知，下周提供；
文生已提供，广西有效覆盖85%
李耒，已告知
卫芃，已告知，待提供，主要是东北和华北
方娟，有效率覆盖77%

二、品牌客户-投资机构的拓展及合作
1.资本圈层对品牌的市场拓展，优化品牌相关的市场信息及补充（品牌云，依托大众点评数据的新增情况和频次，增加更多对品牌评估有有价值的维度）。

2.零售业态的产品演示，标签下的品牌梳理不多。

3.区域重点拓展云商管的区域，与品牌建设的规划的吻合性。

4.其他区域的数据客户的客户分享和归类，各区互动和需求差异进行分析——赢在选址

5.基于现有商业模式和状态，进行全国市场容量的测算：待开业项目评估：室内地图等未来增长点

三、对赢商数据能力的认可度不足，加强赢商大数据推广
1.数据规模
2.数据质量
3.研究成果拓展
4.算法模型
5.对数据产品的支持
6.行业标准

四、城市商业地图和市场监测已经完成业绩，即签约客户在服务阶段
相关的数据更新和技术挑战等要补充到位

数据部半年度会议的PPT内容

数据部定位是什么？
粮食生产地？
粮仓？
粮食加工厂？
我们是集生产/采购/存储/加工为一体的粮食半成品批发超市，
并且，我们也是粮食采买和使用/流转规则的制定者。

数据部的职责是什么？
比喻 职责 目标
粮食生产基地-数据常规建设——基于业务反馈和研究探索优化建设路径及建设内容，持续新增更多数据纳入常规建设范畴，并不断形成可量化的建设标准。
供粮渠道拓展-数据采买——按业务需要及预判业务需求，基于成本评估不断拓展更多数据类型，并保证数据质量
粮食生产及加工工艺升级-数据挖掘-基于数据相关性，完成不易获取或者出错性较高的数据算法模型制定，并保证质量，以及优化迭代。
粮食产品存储及陈列-数据治理（数据中台）——通过数据中台以及制度规范等，提升数据调用效率
市场营销-数据能力的推广宣传——让公司内外部了解赢商现有的数据能力、规模及质量（对内外部呈现方式不同）
服务顾客-满足数据需求，提供数据及解决方案——快速响应，站在业务方视角，提供给业务方满意解答和数据解决方案

数据部目前组织架构及团队成员

| | | 郑捷炜 | 数据建设主管（数据研究及数据清洗） | 1）负责对大众点评、POI、小区、写字楼等抓取或外采数据，做好数据验收、数据清洗及跟进数据入库的工作；；
2）协助执行场所端二级指标建设，包括不限于制定分类、标签等建设规则； 3）根据市场情况研究行业相关课题
4）根据应用场景研究新建数据建设方式、范围及相关释义。 | | | 吴雅欢 | 数据客服专员 | 1）负责网站上传项目的客服工作；
2）负责定期核实项目开业状态变化；
3）负责日常监控资讯建设新项目；
4）负责更新项目客流监控所需围栏轮廓。 | | | 唐泽强 | 数据管理员 | 1）负责后台需求汇总对接及业务应用导数；
2）根据业务需求常用场景搭建赢商BI平台，做好BI数据来源、数据计算逻辑的维护，使业务部门快速获取所需数据
3）配合业务需求输出数据分析结果（编程实现） | | 品牌数据建设及研究组 | 周娜 | 数据建设经理 | 1）根据数据使用情况以及应用场景研究现有数据的定义、数据建设标准、建设路径、数据解释等标准性文件；
2）根据应用场景研究新建数据建设方式、范围及相关释义；
3）根据业务需求研究底层数据的二级建设，包括但不限于品牌指数、品牌标签、品牌分类等建设规则；
4）根据市场情况研究行业相关课题；
5）统筹品牌端基本数据建设与更新；
6）协助优化产品（赢招商/云商管）功能；
7）统筹品牌端后台功能需求整理。 | | | 邓孟蝶 | 项目主管 | 1）负责与分站沟通进行24城线下踩盘，包括名单确认、采集时间规划、清洗入库、核查开关店、结算对账
2）统一采集买的点评网楼层格式并跟进入库，和产品技术沟通如何处理进后台，后期对此数据进行维护
3）负责踩盘小程序使用培训、问题解答及功能新增，针对日常踩盘中出现的bug及时提出解决方案，汇总常现问题反馈产品做更新迭代
4）处理其他部门反馈的数据问题并及时解决，采集入库非24城内项目较为常见
5）跟进客户定制需求，如期完成数据交付 | | | 杨慧婷 | 数据建设专员（门店数据录入和清洗) | 1）处理24城线下踩盘数据，主要为清洗入库、核查开关店
2）日常维护后台门店数据
3）跟进踩盘类客户定制需求，如期完成数据交付 | | | 何桐先 | 数据建设专员 | 1）零售（除服装外）、文体娱、生活服务业态的数据建设以及更新工作（含联系方式新增和更新）
2）协助执行品牌端二级指标建设，包括但不限于品牌指数、品牌标签、品牌分类等建设规则；
3）根据市场情况研究行业相关课题；
4）根据应用场景研究新建数据建设方式、范围及相关释义； | | | 曾碧雲 | 数据建设专员（含数据清洗） | 1）餐饮业态的数据建设以及更新工作（含联系方式新增和更新）
2）批量采集或采购门店数据清洗规则优化跟进以及清洗结果评估
3）品牌融资信息监测更新
4）创新品牌监测更新
5）首店监测信息清洗更新
6）配合其他部门的数据处理工作（如：榜单、咨询） | | | 黄巧 | 数据建设专员 | 1）服装业态的数据建设以及更新工作（含联系方式新增和更新）
2）品牌审核的部分工作
3）创新品牌的监测
4）首店监测信息清洗更新
5）配合其他部门的数据处理工作（如：榜单、咨询） | | | 杨嘉恩 | 数据建设专员 | 1）部分餐饮业态和儿童亲子的数据建设以及更新工作（含联系方式新增和更新）
2）品牌融资信息监测更新
3）创新品牌监测更新
4）首店监测信息清洗更新
5）配合其他部门的数据处理工作（如：榜单、咨询） | | | 郭佳丽 | 数据客服专员 | 1）负责网站上用户更新审核、品牌认领审核、客户纠错审核；
2）负责“联盟行动”活动客户上传的联系方式审核；
3）负责日常品牌联系人的更新审核。 | | 数据采集及挖掘组 | 欧家荣 | 数据采购经理 | 1）基于业务方数据需求（成本、时间、质量），评估数据获取方式（爬虫、采买）制定数据获取和落地执行；
2）针对采买数据：挖掘和拓展权威、合规、稳定数据源，并完成供应商数据源的准入、评价、验收等环节的跟进落实
3）针对自主爬取数据：构建和规范爬取体系，保持数据获取的安全性和人效最大化
4）对数据源情况进行规范化整理和输出，便于需求部门理解和查阅，并推进批量采集数据在数据中台的可视化呈现；
5）其他自动化方式推行和创新工具挖掘等 | | | 梅宗敏 | 算法工程师（通用模型） | 1.基于公司产品业务需求，进行数据建设统筹安排及规划；
2.执行数据说明整理工作和文档溯源（数据、算法、爬虫），推进数据治理线上化；
3.商业模型、指标体系的开发建设 | | | 陈学明 | 算法工程师（GIS专向） | 1.基于公司产品业务需求，进行数据建设统筹安排及规划；
2.执行数据说明整理工作和文档溯源（数据、算法、爬虫），推进数据治理线上化；
3.商业模型、指标体系的开发建设 | | | 劳建玲 | 数据挖掘工程师 | 1.完成爬虫任务，维护已有爬虫任务；
2.完成数据清洗整理任务：协助业务部门进行商业数据提取 、分析、处理；按要求清洗入库，核对验收；
3.与业务部门配合完成模型建设

| | | 周海榕 | 数据库管理员 | 1、数据仓库日常维护，数据库性能监控和调优，数据备份/恢复计划，系统数据安全以及权限管理；
2、负责数据仓库核心模块和BI的研发和项目框架的搭建及底层运维；
3、负责数据仓库系统部署方案的规划、设计和实施，参与项目设计，对数据库整体架构提出建议；
4、根据BI方需求在数据仓库中新增表，字段等维度的数据，并进行定期更新及维护；
5、负责定期产生报表分析并储存在数仓中；
6、负责数据中台的ETL作业开发，包括表和字段等建立，脚本编写，自动运行环节监控。 | | 后台产品组 | 刘婉莹 | 产品经理 | 1、负责赢商大数据前台及后台产品设计，包含但不限于需求收集分析、产品设计、并跟踪项目落地验收及培训。（建设后台）
2、深入业务了解目前产品现状和业务特点，产出高质量的产品方案，与协作方推进方案落地并对效果负责。
3、结合公司商业产品规划及关键数据指标，持续优化负责产品并保证业务方需求时效。
4、包含除独立完成产品工作外的需求调研、资源整合及项目推动工作。 |

数据部工作的8个基本点

1.数据建设/研究成果沉淀 2.数据建设方法客观/可量化/自动化
3.保护数据资产 人人有责 4.积极响应并满足业务需求
5.鼓励降本增效提质的方法探索 6.善于总结/计划/反思/质疑/建议
7.鼓励新知识/技能的学习和实践 8.乐于分享

数据部的人员考核方式

1.考核比重：
基本岗位职责（数据建设、数据研究、算法挖掘、数据清洗、数据爬虫等）——30%
业务部门满意度——30%
项目统筹和管理能力——20%
临时项目的配合——10%
工作态度及表现——10%
2.奖金及晋升机制：
——基于数据业务的整体收益进行部门的收益比例划分（0.8%）；
——基于团队成员的季度考核情况，进行年终奖金分配以及晋升规划；
——年终奖金额度在1-4个月不等；季度考核平均分在90分以上的有调薪机会。

Q2数据部的建设成果回顾

| 1.完成各组别考核方式及岗位晋升规划：场所端数据建设及研究组（简称场所组）、品牌端数据建设及研究组（简称品牌组）、数据采集及挖掘组的量化考核指标（简称算法组） 完成初稿 | 1.与人力资源完成考核方式定稿，并在二季度执行季度考核方式（完成定稿，七月初试行）；
2.招聘场所端客服1名（完成）；以及物色行业研究员1名（未完成）；
3.商圈建设/爬虫建设/ETL提取的实习生配备（完成） | | | | | 三、培训输出：多讲多说，尽量形成标准 | 三、算法模型建设及优化 | 三、算法模型建设及优化 | | 1.python入门，完成
2.数据说明和bi使用规范，完成
3.重点品牌标签价值及场景分析，完成
4.小程序踩盘系统使用操作，完成 | 1.对部门有潜力同事进行了课题布置：企业股权关系分析、城市零售商业指标体系、新兴品牌趋势及现状 完成
2.基于专项课题接近市场需求，并形成成果展示机会。未完成，在6月发布
（未列举涵盖跨部门的研究工作） | （一）数据部自主研究
1. 项目首层租金模型/营业额模型优化（首层租金模型完成，进一步优化需要等待更多样本回归再优化一次，优化需2~3天。营业额模型完成，预测范围较小，效果并没有特别显著，优化空间集中与客单价和精准进店客流。）
2. 城市端二级指标的数据更新（更新计划已取消，已被城市商业线级模型的五个指标取代。城市商业线级模型上线后还需整理相关算法文档）
3. 客流模型优化；进行样本筛选和数据清洗（预计7月9日出结果。）
4. 购物中心消费档次指数模型：完成了一版但由于部分“腰部”项目的品牌客单价缺失以及品牌指数准确度不高，导致此模型并未上线。
（二）联合项目组
基于项目组计划进行相关工作推进和数据质量把控。（具体内容见飞书该项目组的工作成果） | | | | | | | | 四、数据安全/标准及数据沉淀 | 四、数据治理工作推进 | 四、数据中台相关工作推进 | | 1.基于BI的安全告知书已经发送完成，操作手册以及培训，完成
2.基于bi的定制开发功能综合考虑，在半年后导数功能在数据中台上线，因此BI的功能开发暂缓。
3.算法模型文档整理，完成 | 1.完成数据ETL的首期工作：1）ETL小组实习生的招聘；2）该组别实习生的管理及标准制定 完成
2.完成数据采购以及清洗溯源文档和标准整理； 完成，并持续进行
3.所有算法指数模型相互之间的嵌套关系梳理完成；完成，并持续进行
4.基于数据中台需要其他跨部门工作协调；完成，并持续进行 | 1.功能开发：1)数据中台接口联调完成，以网页版进行进行内部（技术部）测试；2)基于测试问题制定优化策略及下一阶段工作任务（完成）
2.数据治理：1)ETL后续按照需求配合调整（持续进行）（实际数据库的数据由运维建立）；2)2020年的采购及爬取数据溯源，按中台规范执行外采数据建设（外采爬虫数据加入到中台网页呈现） | | | | | | | | | | | 六、数据标准口径输出 | 五、数据部流程梳理并对外公布 | 五、数据相关流程梳理及制定 | | 购物中心年度数量口径统一（包括传播材料以及自主推广内容），完成 | 1.外部需求梳理以及内部对接执行标准流程优化（第一版），确定并发文；完成
2.着手对数据说明表的输出形式做第二版的优化：包括呈现内容以及输出方式（预计6月完成） | 1.梳理并公布数据部工作职能以及易混淆工作内容界定（完成）；
2.梳理并明确数据部与技术部的数仓管理归属权限划定及分工，并完成工作交接（完成）；
3.数据治理项目组的工作职责及对接流程确定（完成）；
4.基于知识管理的选型，以及知识管理1.0版本确定和培训输出（完成）
5.基于产品-数据-技术团队的对接流程机制确定并执行（完成）；
6.基于数据需求的数据部对接流程更新（完成） | | | | | 五、数据业务需求配合 | 六、重点数据采购问题 | 六、数据采购及爬虫项目统筹 | | 见项目组-数据治理群内的汇报 | 重点与数据采购经理一起梳理采购流程以及对接标准，并储备更多外部爬虫类供应商及个人 完成，并持续进行
尽量避免临时任务造成的更多爬虫人员招聘 | 1.新增数据采购：
1）高德POI、轮廓数据的供应商评估及购买；（评估采购完成，待数据下载验收）
2）大众点评数据的供应商的评估及购买（已发掘出新的爬虫入口，暂无需购买）
3）百度慧眼客流及人口的数据评估及合作方式确认；（单价过高，合作意向不强烈）
4）品牌线下门店信息的供应商确认及采购（完成）
5）仲量联行写字楼数据沟通（完成，单价过高且数据重要程度不高，作为数据源储备方案）
6）百炼数据（沟通中，商圈研究需求不强烈，暂时仅考虑作为项目开发及运营公司溯源母公司使用，待明确实现方案）
7）百度客情洞察（与百度慧眼对比更倾向于客群画像，地图能力相对慧眼较弱，作为数据源储备方案）
8）及刻数据（沟通中，待数据评估）
2.执行方法优化：
1）搭建crawlab爬虫管理平台，供爬虫团队测试及评估可行性；（完成）
2）项目管理软件测试或自建技术选型测试，优缺点评估（现阶段项目管理在飞书上进行） | | 六、数据治理工作推进 | 七、数据建设任务及业务需求配合 | 七、场所及品牌端数据建设及研究 | | 见项目组-数据治理群的汇报 | 1.优化数据业务需求对接表，将常规建设、临时任务、业务需求等形成明细的内部盘点，便于团队工作评估
2.具体的业务需求配合，基于该表进行工作推进，不做赘述（1.社区商业、独立百货、文旅商业、产业园、写字楼商业建设方法；2.商圈批量建设）暂未优化，在寻找更适合的项目管理工具 | 1.其他商业类型数据建设：1）甲乙写字楼配套商业、连锁超市品牌官网门店的数据清洗完成；连锁开发商旗下集中式社区商业、文旅商业项目数据梳理完成，然后基于数据情况判断建设边界（完成）
2.企业库数据建设：1）购物中心及百货企业集团名称统一完成；2）基于已确认的企业关联关系，完成数据操作后台的企业及项目框架确认（完成）
3.住宅底商/写字楼底数据建设，基于研究结论，再进行数据建设维度的深入探索;（完成）
4.申报购物中心相关团体标准事宜推进：与中商联完成可申请行业标准的项目确定，并制定相应的推进计划（未完成，7月跟进）
5.城市商业线级综合评价模型对内发布；并制定该数据推广计划；（完成模型确认，推广计划在7月完成）
6.品牌业态结构分类方法优化：1）与内容团队和产品团队沟通确定优化内容；2）基于反馈优化业态结构（完成）
7.新兴品牌稿件发布，并规划品牌端另一个研究课题（完成）
8.城市宏观数据建设：1）2020年1-4线城市中宏观经济和人口数据收录（完成）
9、五月土地招拍挂数据清洗入库（完成）
10、广百大湾区城市数据需求评估（完成）
11、场所端常规建设：6月拟开业项目核实（完成）；批量更新删除项目失效联系方式（完成）；完成6线28个城市商圈的更新（完成）；新项目轮廓补充（完成）；收录招蛇项目调研租金（完成） |

PS:Q2季度会上业务部门表达了对数据部的肯定（零售商业事业部、新媒体事业部）

7月数据部的建设计划

| | | 六、数据采购及爬虫项目统筹 | | 1.数据供应商和现有数据采集能力信息同步-7月培训；
2.基于客流完成与BAT年度合作方式确认
3.跟进大众点评爬虫实现
4.跟进中国土地市场网爬虫实现
5.开发商、运营商溯源方案实现
6.大众点评更多功能点或可用维度发掘及实现（暂有搜索爬虫、分类爬虫）
7.及刻数据持续沟通
8.crawlab小批量爬虫部署，实现定时自动化增量爬取 | | 七、场所及品牌端数据建设及研究 | | 1.品牌常规数据建设：围绕后续区域活动/沙龙所在城市，以及重点市场深耕城，7-8月份重点跟进海南、广西、安徽三个省份*；
2.门店数据清洗：线下踩盘2季度、半年度数据入库；大众点评2季度数据入库以及挖掘；
3.2季度品牌热搜榜测评、发布；
4.2季度项目热搜榜测评、发布；
5.新兴品牌稿件第2篇：新兴品牌业态迭代趋势研究；
6.品牌拓展计划模型1.0确定；
7.2021Q2地铁站点及出入口数据更新入库；
8.六月土地招拍挂数据清洗入库；
9.企业库数据建设：企业库与项目对接关联，完成购物中心和百货持有方、运营方、开发商所属集团的匹配
10.独立百货所属建筑物及其开发商名称建设（预计需40人日，80%独立百货获取建筑持有方企业名称）
11.其他商业类型数据建设:社区商业、写字楼配套、商超、文旅商业。对已收录项目补充项目基础维度指标；对未收录项目在已有基础指标基础上，建设商业配套维度；根据样本建设结果，梳理项目建设抄作指引文档，招聘兼职进行商业配套维度建设；
12.购物中心城市进入饱和度四象限模型研究；
13.对数据库的表及字段添加面对产品经理的说明（进行中）
14.推进选址产品在使用中的高德天启接口数据读取位置由产品自建的表切换到读取数据源表（进行中）
15.飞机场和高铁站配配套项目poi匹配，梳理待建设清单并规划评估可建设维度。 | | 八、数据实力推广-赢商大数据品牌推广 | | 1.基于赢商大数据的整体能力进行整体策划方案，并与市场部沟通确定。包括内容要点以及呈现形式、执行计划、人员分工等细则的确认
2.7月份至少启动一期数据能力的海报发布 | | |

最后再强调几个观点：
1.相对进步速度
我们是服务型公司，我们如果进步速度不比客户快50%，我们怎么能让对方买单？
如果公司进步速度每年快50%，你进步速度低于50%，那即便进步，也叫没跟上公司进步速度
思维方式和动作不变，事情不会发生本质变化。

2.体谅业务压力
站在一线的业务团队同事，面临的市场压力比我们大得多，他们承担着业绩指标的压力，以及面临着客户的质疑及刁难；所以咱们尽量提供更完善数据让他们销售更有信心，以及减少咱们出错的概率，减少他们挨骂的次数

3.低头种粮，抬头卖货
数据部容易陷入机械的数据建设中；要时刻提醒自己，基于目的反推建设过程和数据提交方式，
持续寻求降本增效提质的方法，不能盲目听从指挥和机械执行任务。

4.越付出，越得到
分享自己擅长的技能和方法
分享数据建设成果和工作内容
分享自己阶段性成果心得以及项目复盘

最后，
大家一起努力
让全世界使用的食材，都是从咱们超市买的

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